A cana-de-açúcar é uma das culturas agrícolas mais relevantes no cenário brasileiro, não apenas pela produção de açúcar e etanol, mas também pelo seu expressivo potencial de geração de biomassa. Nos últimos anos, o uso de dados espaciais provenientes de sensores remotos, embarcados em satélites ou veículos aéreos não tripulados (VANTs/drones), tem se mostrado uma ferramenta promissora para a estimativa e o monitoramento da biomassa em áreas de cultivo, otimizando a gestão agrícola e industrial.

A importância da estimativa de biomassa via sensoriamento remoto

A biomassa vegetal está diretamente relacionada à produtividade e ao acúmulo de matéria seca da cultura. No caso da cana-de-açúcar, a estimativa de biomassa auxilia na previsão de colheita, no manejo de resíduos (como palha e bagaço) e na avaliação do potencial energético da lavoura. Tradicionalmente, essas estimativas demandam métodos destrutivos e trabalhosos em campo. Com o avanço do sensoriamento remoto, tornou-se possível estimar a biomassa de forma mais rápida, ampla e com custos reduzidos.

Tecnologias envolvidas: drones e satélites

Drones equipados com câmeras multiespectrais, RGB ou sensores térmicos capturam imagens de alta resolução espacial (entre 2 e 10 cm por pixel), permitindo análises detalhadas da estrutura e vigor das plantas. Já os satélites, como Sentinel-2 (Agência Espacial Europeia) e Landsat 8 (NASA/USGS), fornecem imagens multiespectrais com maior abrangência geográfica e periodicidade revisitada, embora com menor resolução espacial (10–30 metros).

Essas imagens são processadas para gerar índices de vegetação, como o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada), EVI (Índice de Vegetação Aprimorado) e GNDVI (Índice de Vegetação com Banda Verde), que se correlacionam fortemente com o acúmulo de biomassa. Por meio de modelos estatísticos ou de aprendizado de máquina (machine learning), esses índices podem ser calibrados com dados de campo para produzir mapas de biomassa com alta precisão.

Aplicações Práticas

A aplicação de dados espaciais na análise de biomassa de cana-de-açúcar permite:

• Mapeamento da variabilidade intra-talhão: identificação de áreas com maior ou menor acúmulo de biomassa, orientando o manejo localizado de insumos.
  Essa prática reduz o desperdício de fertilizantes, defensivos e água, pois esses recursos são aplicados somente onde há necessidade, promovendo uma redução significativa no uso de insumos e, consequentemente, nos custos operacionais da lavoura.
• Previsão de produtividade: a partir de modelos de regressão entre índices espectrais e biomassa seca, é possível estimar a produção futura. Essa informação permite ao produtor planejar melhor a comercialização, armazenagem e logística, antecipando-se às demandas do mercado, otimizando contratos e evitando prejuízos por superprodução ou subutilização de recursos.
• Monitoramento do crescimento e estresse vegetal: imagens temporais permitem acompanhar o desenvolvimento da lavoura e identificar antecipadamente problemas como déficit hídrico ou ataque de pragas. Com a detecção precoce, o produtor pode agir rapidamente, aplicando irrigação localizada em áreas com déficit hídrico ou realizando o controle fitossanitário direcionado, evitando a disseminação de pragas e perdas significativas na produtividade.
• Planejamento da colheita e logística: informações espaciais otimizam o cronograma de colheita baseado na maturação e biomassa disponível.
  Dessa forma, o produtor consegue priorizar o corte das áreas mais produtivas e maduras, reduz perdas por deterioração ou colheita precoce, melhora a eficiência da colheita mecanizada e reduz custos logísticos com transporte e alocação de máquinas.

Desafios e perspectivas

Apesar das vantagens, a análise remota de biomassa exige calibração constante com dados em campo e pode ser afetada por fatores como cobertura de nuvens (no caso de satélites ópticos) e interferências atmosféricas. O uso combinado de drones, satélites e modelos preditivos robustos tem se mostrado o caminho mais eficaz para aumentar a acurácia das estimativas. Com a evolução das plataformas de processamento e o acesso a dados gratuitos (como do Sentinel-2), espera-se uma crescente democratização dessas tecnologias entre produtores e cooperativas.

Considerações Finais

O uso de dados espaciais provenientes de drones e satélites para a análise de biomassa em cana-de-açúcar representa um avanço significativo na agricultura de precisão. Essa abordagem possibilita uma gestão mais sustentável e eficiente da lavoura, com impactos positivos tanto na produtividade quanto na sustentabilidade energética da cadeia bioenergética.

Entre as tecnologias disponíveis, destaca-se o uso de drones e VANT’s (Veículos Aéreos Não Tripulados) como a alternativa mais precisa e eficiente para a geração de mapas de biomassa. Com alta resolução espacial e flexibilidade operacional, os drones permitem análises detalhadas, entregando informações valiosas para o manejo agrícola inteligente.

Pensando nisso, a Canaoeste oferece aos seus associados o serviço de análise de biomassa com tecnologia de ponta, utilizando drones operados por equipe especializada. Os produtores interessados podem solicitar o serviço de forma prática e rápida por telefone (16) 3511-3300 ou WhatsApp (16) 99710-6190. Estamos à disposição para levar mais eficiência, economia e sustentabilidade às lavouras dos nossos associados.

Escrito por: Lucas Meloni

Referências

• Maimaitijiang, M., Ghulam, A., Sidike, P., Hartling, S., & Peterson, K. T. (2020). Soybean yield prediction from UAV using multimodal data fusion and deep learning. Remote Sensing of Environment, 237, 111599.
• Santos, F. A. S., Victoria, D. C., & Sanches, G. M. (2019). Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar com imagens orbitais e dados meteorológicos. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 23(8), 599–604.
• Tavares, T. R., Teodoro, P. E., & da Silva, B. M. (2021). Sensoriamento remoto e aprendizado de máquina na predição da biomassa da cana-de-açúcar. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 56.
• ESA (European Space Agency). (2023). Sentinel-2 User Handbook. Disponível em: https://sentinel.esa.int